#Kinesis Data Firehose

2026-07-20 ・ SAA（Solutions Architect Associate）攻略

SAA データレイク設計の頻出パターン｜貯める・取り込む・カタログ・クエリ・統制を要件で即断する

AWS SAA-C03 で問われるデータレイク設計は「S3 に貯めれば完成」ではない。ストレージ（S3 ゾーン設計）・取り込み（Firehose/DataSync/Glue）・カタログ（Glue Data Catalog）・クエリ（Athena/Redshift Spectrum）・統制（Lake Formation）の5層を、要件文のキーワードから1つずつ埋める設計問題だ。本記事は無数に見えるデータレイク構成をこの5評価軸に畳み、頻出パターンを分解する。最頻出の罠——データレイク＝S3 だけと思い込む・パーティションと列指向を忘れて Athena のスキャン料金が爆発する・Lake Formation と IAM/バケットポリシーの役割を取り違える・Redshift 未導入なのに Spectrum を選ぶ——を反射で回避できる型に落とし込む。結論は「まず S3 のゾーンと形式で土台を決め、取り込み・カタログ・クエリ・統制を用途で足す」こと。読み終えれば、分析ワークロードの設問で選択肢を迷わず絞れるようになる。